12月9日，在2025地平線生態(tài)大會上，地平線副總裁、首席架構(gòu)師蘇箐表示，隨著FSD、HSD這類城區(qū)輔助駕駛系統(tǒng)成熟，過去涇渭分明的L2與L4“兩個世界”，如今已被打通。因此，行業(yè)出現(xiàn)了一條清晰的AD產(chǎn)業(yè)發(fā)展路線：在經(jīng)歷城區(qū)L2系統(tǒng)大規(guī)模普及的關(guān)鍵大節(jié)點之后，隨后會經(jīng)歷作為短暫過渡的小節(jié)點L3，最終迎來極低成本部署、可快速區(qū)域擴張的L4，屆時將同時以乘用車和Robotaxi雙形態(tài)落地。這條連續(xù)、可兌現(xiàn)的路徑，大概率將是未來AD產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心敘事。

以下為蘇箐的演講正文：

大家都知道上個月我們HSD才剛剛量產(chǎn)，包括我在內(nèi)，基本上整個團隊都還在工程模式，沒有切換到所謂的思想模式，所以今天講的很多東西可能比較零碎，但確實是這幾年在過程中的一些實實在在的感悟，看看對大家有沒有用。

我特意放了這個小圖標(biāo)，如果大家看過去年我們的產(chǎn)品活動，我當(dāng)時講了很多，但今年實實在在做的過程中，雖然整體路徑清晰，但也能看到前方還有更難的問題 —— 你知道這些問題肯定能解決，但今天該怎么解，還沒有答案。所以坦率地說，我其實有點無話可說，確實是在這樣的狀態(tài)里。

我算是剛從 SOP 的壓力中抽身，所以在講自己的東西之前，想先對行業(yè)里所有從事這項工作的同仁們致敬、感謝。為什么？從行業(yè)外看，自動駕駛好像很簡單：任何人學(xué)一年駕駛就能開好車，但對計算機來說，情況幾乎是反向的 ——越是人類覺得難的事（比如高等數(shù)學(xué)、邏輯分析），計算機越容易；越是人類與生俱來的基本技能，計算機越難掌握。開車已經(jīng)很接近這種基本技能了，再比如在家煎個荷包蛋，從某種角度說，對計算機而言難度極高。所以絕大多數(shù)行業(yè)外的人，很難理解自動駕駛團隊面臨的困難和壓力。但我們干了這么多年，太清楚了：這是智力和體力的雙重壓榨，過程極度痛苦。SOP 的時間節(jié)點就在那里，方法論擺在前面，車輛在路上每天都會遇到各種 corner case、hard case，我們沒有選擇的余地，所有 case 都必須處理 —— 這是稠密的物理世界里連續(xù)發(fā)生的事，這就是這個行業(yè)最痛苦的地方。

我們回頭看過去幾年的變化，很有意思。講個小插曲：我剛準(zhǔn)備加入地平線時，跟余凱博士聊過幾次，當(dāng)時明確跟他說，我不想再做自動駕駛了 —— 一是太痛苦，二是看不到希望。那個時代的自動駕駛，車開起來看似不錯，但以真正人類司機的標(biāo)準(zhǔn)衡量，差距極大：很多 case 處理不了，行為也完全不類人，只是一臺靠應(yīng)激反應(yīng)工作的機器。兩三年前是這樣，甚至到 2023、2024 年，整個行業(yè)也普遍有這種認(rèn)知：它能用，但能不能變得像人類一樣聰明、完全類人，大家都不確定 —— 這就是我當(dāng)時的心態(tài)。

2024 年發(fā)生了一個很大的分水嶺事件，我們得提一下。就是 FSD 的 V12，它非常非常關(guān)鍵，我知道現(xiàn)在輿論吵得兇，爭論 FSD 是不是最強的，但這個問題不重要。重要的是，F(xiàn)SD 開創(chuàng)了一個全新的內(nèi)核范式 —— 知道方向不對、知道正確方向，與真正把正確方向落地實現(xiàn)，中間隔著巨大的鴻溝和不確定性，而 FSD V12 的意義，就是填平了這段鴻溝。

為什么說這是一個分水嶺事件？舉一個例子，在原子時代，第一個發(fā)現(xiàn)核裂變是可能的，而且是能釋放能量的，是德國科學(xué)家，當(dāng)時這個實驗結(jié)果出來以后，全世界所有從事量子物理的科學(xué)家們都認(rèn)為是不可能的，但是迅速的實驗復(fù)現(xiàn)證明這個觀點是對的，是有結(jié)果的，然后又花了 N 年的時間，造出了第一顆原子彈。什么意思呢？大家會發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像當(dāng)初的核裂變實驗一樣，它告訴你這個范式是可能的，能干什么。但是這個范式什么時候、以什么形式能夠在自動駕駛里面，能把自動駕駛做到多好，在第一人做到之前，沒有人知道 yes or no，也不知道百分比，而 V12 讓大家看到了這個希望。奧本海默最重要的是證明了原子彈是可以造出來的。

從 CMU 第一個車隊，到斯坦福的車隊，再到 Waymo 的車隊，實現(xiàn)了技術(shù)的跨越。CMU 車隊當(dāng)時是強依賴非視覺傳感器的，那個時代還沒有所謂的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，那時候還不是深度學(xué)習(xí)，大量都是靠人工寫代碼寫出來的，所以這是第一代；斯坦福車隊我記得在第二次比賽就實現(xiàn)了超越，這是因為斯坦福車隊引入了機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，到 Google 的時候，得到了進一步發(fā)揚光大。這些背后是什么呢？你會看到過去的自動駕駛，在 2023、2024 年之前有兩個問題，第一個問題就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)只重構(gòu)了感知部分，而在感知之后的部分，幾乎還是規(guī)則時代的，它是一個革命革到一半的東西，這是第一點。

第二點，它遺留下來兩個問題，第一，無圖和有圖背后是什么？背后是這個技術(shù)范式只解決了動態(tài)問題，沒有解決靜態(tài)問題，所以需要用地圖補一補；第二，它革命革了一半，整個系統(tǒng)里面只有前半截是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，后半截是規(guī)則的。我們都知道一個方法論重構(gòu)，重構(gòu)到一半的時候，它的效果可不是一半，它的效果可能是 20%、30%，你需要把后面的那一半革命完成，才能迎來整個新的時代。這就是整個端到端的意義所在。

但這件事情非常難，為什么難？第一，感知技術(shù)發(fā)展了非常多年才完全搞定數(shù)據(jù)驅(qū)動，而規(guī)控這個東西的整個理論是不成熟的，我覺得我們自己開發(fā)下來，到今天也是不成熟的，導(dǎo)致很多團隊都 try 過，一輪需要花十幾億、幾十億這么多資金，然后這時候要不要接著 try 呢？大多數(shù)團隊因為精神和錢的問題可能沒有再繼續(xù) try 了，你如果還可以的話就繼續(xù) try，但它是非常不收斂的，任何一個噪聲就會導(dǎo)致整個系統(tǒng)廢掉，所以非常困難。這就是整個范式改變的巨大意義所在。

我們可以看一下這種變化對未來意味著什么？這個很關(guān)鍵，因為過去的歷史已經(jīng)是事實。

第一個，大家最近都很嗨，一段式也搞定了，各種亂七八糟的概念都跑出來了，是不是以后會進入一個大發(fā)展時代？坦白說，我要澆點冷水，人類是很奇怪的一種動物，人類在事情未發(fā)生時，完全不相信它會發(fā)生；但當(dāng)事情發(fā)生后，又會認(rèn)為它會持續(xù)發(fā)生，其實這兩種情況都不對。大多數(shù)時候你看到它第一次發(fā)生，它是一定會的，但是發(fā)生完了之后，它就是整個時代或者是這個 cycle 的高點，它很可能是最后一波。大家回去看一下原子時代，我記得當(dāng)年這件事情搞定以后，大家很激動，全世界都很激動，覺得這個東西會改變一切，但說實話，也就那回事。

為什么我老是提原子時代這件事？我個人感覺，對整個物理世界或者對人類來說，只有兩件事情是重要的，一個是能源，一個是信息的變化或者計算，因為只有這兩個東西是改變世界和制造世界的本質(zhì)，其他的事情都是在這兩個東西上面遞增出來的一些附屬產(chǎn)物，所以我們剛才說的原子時代就是能源，而人工智能或者 AGI 是信息。

這種重構(gòu)會不會是一種常態(tài)？我們認(rèn)為大概率不會。為什么呢？我們可以看到 2023、2024 年發(fā)生的這次變革，有兩個前提條件：

第一，人工智能大概每二三十年會有一個輪回，大家干了這么多年，發(fā)現(xiàn)它還是有天花板的，咱們再來過，二十年之后再見。我們目前隱隱約約會看到這一代的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，有一點碰到這個天花板的可能性了，我不能說一定是，但是有這種可能性，因為從大語言模型和其他領(lǐng)域的進展來看有這種可能性。

第二，整個 AD 過去革命革了一半，但這次是真革完了，已經(jīng)是一段式革完的。如果我們希望再有這種巨大的內(nèi)核重構(gòu)，那就不是把深度學(xué)習(xí)從系統(tǒng)的一半平推到 100%，而是要改變內(nèi)核的理論。我們都知道整個物理世界的演進，都是先有理論突破，然后到應(yīng)用突破，就這么不斷循環(huán)。但我們現(xiàn)在其實很不幸的是，還沒有看到下一個理論突破的前置信號出現(xiàn)，這個東西出現(xiàn)以后，可能還需要 5 年、10 年、20 年才能變成應(yīng)用的突破，所以我個人判斷，很大概率未來三年是在現(xiàn)有的系統(tǒng)上做極致的優(yōu)化，而不是一種理論內(nèi)核的重構(gòu)，所以大家別太嗨，又進入苦日子的階段了。

第二個問題是，F(xiàn)SD、HSD 這樣的系統(tǒng)出現(xiàn)的時候，對整個產(chǎn)業(yè)的路線意味著什么？這是我個人的看法。

首先還是回到三年以前我跟余凱博士的聊天過程，我終于又看到希望了，我覺得我們好不容易能用新技術(shù)把城市的 L2 做到好用類人了。今天大家看到的 HSD，其實只是一個新范式的第一個版本，我可以負(fù)責(zé)任地說，在未來的一年會有巨大的提升，因為新范式提升以后會有一個紅利期，有巨大提升，這個系統(tǒng)會非常非常類人。這樣的話，我們終于有機會把吹了這么多年的牛 —— 城區(qū)的 L2 放到車上了，我覺得余凱博士昨天有一個比喻非常好，它是新時代的自動擋。特別對，它是一輛車應(yīng)該有的基本的東西，不是一個情緒價值，車為什么需要人去開？不需要，它可以自己開，人去監(jiān)管一下，幫它一下就可以了。

我們認(rèn)為 Urban L2 會迎來一個巨大的發(fā)展紅利期，紅利期的意思就是從幾十萬的車，到 20 萬的車，再到 10 萬的車，都非常好用。就像大家不會碰到 10 萬級車輛的自動擋不如 30 萬、50 萬的好用，不會這樣的，這就是計算機工業(yè)的好處，它的突破成本極其高，但是復(fù)制成本極其低。你今天看到再復(fù)雜的計算機，只要給它幾年的時間，它就會跟白菜一樣，它會把 10 萬的車甚至更低成本的車變得一樣好用，這個時代一定會到來。

第二，L2 跟 L4 是完全不一樣的世界，L4 就拿 Waymo 來做典型案例，它為了拿到很好的 MPI，需要做很多很多其他額外的工作，比如搭載超豪華的傳感器，比如用非常好的 HD Map 去解決靜態(tài)缺陷問題，需要把 ODD 畫得比較小，讓整個 hard case 可控等，要做很多很多這樣的事情，還要做很多其他辛苦的工作，把系統(tǒng)部署上去。這種方法你要是放到整個平坦的世界，這么玩顯然是不 work 的，所以大家都知道這件事情是有問題的。但是新的范式到來以后，我們能看到方法論終于統(tǒng)一了，我們能看到當(dāng)前的方法再做最多兩到三年的工作，就有極大的機會把 MPI 干到 5 萬、10 萬的水平，同時還能保持類人，而且還能保持在所有的區(qū)域里面是可以自動泛化的。

我們自己這次開發(fā)過程還是挺快的，有一個環(huán)節(jié)跟過去比省了很多時間，就是各個城市的泛化，我們很高興地發(fā)現(xiàn)，新的方法論落地后，我們在絕大多數(shù)城市測試后天然沒有問題，只有極少數(shù)非常非常奇怪的、在整個系統(tǒng)分布之外的很小場景需要處理，這讓這個過程省了很多時間，這對 L4 是個極大的好消息，我再也不需要在每一個 ODD 里面反復(fù)打磨了。我在搞定一個復(fù)雜城市的時候，大概率就搞定了整個國家的復(fù)雜城市，效率一下就上去了。因為 robotaxi 講得再好，L4 講得再好，本質(zhì)是需要跟人類司機去比成本的，這是一切商業(yè)本質(zhì)的源頭。所以你在上面做所有高成本復(fù)制的時候，不是數(shù)量級降低成本的，而是一種線性遞推的方法，這在商業(yè)上都是不 work 的。我們看到新方法論改變了這一點，導(dǎo)致的結(jié)果就是在未來短短幾年內(nèi)，用同樣的開發(fā)范式，不但在 L2 上面能極大帶來新的體驗，同時能以極低的部署成本和幾乎無限制的部署區(qū)域擴張速度，落地一個 L4 系統(tǒng)。而且它會以乘用車和 robotaxi 的雙模式去部署，我一直不同意為什么 robotaxi 就只能是 robotaxi 呢？我也想用 L4 駕駛一輛乘用車，為什么不能？我認(rèn)為每個人都想用合理價錢買一輛這樣的車。無論是大玩具也好，是第二空間也好，還是個人能擁有的一個最貴的機器也好，它有自己獨特的價值所在。其實我自己是比較社恐的，我是不愿意坐出租車的，還要跟司機講兩句話，感覺好煩，所以 robotaxi 對我來說是最好了。

另一個附帶性的變化是什么呢？我們看到在 2023、2024 年以前，大家都覺得天花板就在那了，上不去了，那么大家就開始干另外一件事情，因為飯還得吃、工資還得發(fā)、事情還得做，就開始在這個空間里面做各種碎片功能，往上拼。我們可以把它想象成在一個二維空間里面把這個空間填滿，以什么方式把它填滿？2024 年之前大家的想法是這棵樹已經(jīng)種下去了，長這么高了，我再種一棵樹，再種一棵樹，各種奇奇怪怪的做法。而 2024 年之后不這樣了，我們就種一棵樹，讓這棵樹越來越高、數(shù)據(jù)量越來越大，你會很欣喜地發(fā)現(xiàn)在你不知道的時候它長出了新的能力。我們自己的車在這之前還從來沒有做過靠邊停車的功能，但是我們測試團隊有一天很有意思，在跑老一個車道的時候，想試一下再過一個邊道會怎么樣，發(fā)現(xiàn)這輛車自己變道變過去了。這就是新的方法論和數(shù)據(jù)驅(qū)動的魅力，因為它從人類的稠密數(shù)據(jù)里面會學(xué)到一切能力，無論是好的還是壞的，當(dāng)然我們需要把壞的處理掉，這就是新的方法論跟過去不一樣的地方，過去的方法論你可以認(rèn)為是加法，是人一個一個稀疏的能力點往上加。而新的方法論是減法，你需要把人類全集的所有數(shù)據(jù)里面，把不需要的減掉，這就是兩個方法論本質(zhì)的不同。

這至少會導(dǎo)致我們從現(xiàn)在開始會有兩種完全不同的產(chǎn)品思路，一種是過去那種繼續(xù)拼各種平行功能，一種是像我們和 FSD 這樣，去把這棵樹種得越來越大，越來越深，我們絕不去做一些零碎的功能，我要讓這些功能慢慢給它時間，在這棵樹上自己長出來。如果今天還沒有到那個時間，我就選擇不做它。這是我們的態(tài)度。

下一步我們應(yīng)該做什么呢？這個其實也是我們自己未來一兩年要做的事情，還是回到剛才那個基本假設(shè)，就是我們認(rèn)為 AI 和 AGI 的基礎(chǔ)理論在未來三到五年可能不會有全新的突破，可能是進入一個演進和優(yōu)化的階段，這是一個大的前提。有幾件事情還是可以做的。

第一個事情，在大模型領(lǐng)域，大家隱隱約約會碰到Scaling Law的天花板，但是今天還沒有發(fā)生，應(yīng)該說剛剛開始。我們后面每一代芯片和每一代產(chǎn)品會堅持十倍算力提升、十倍模型容量，在這個模型往上疊。大家一定要記住，計算機工業(yè)的本質(zhì)就是玩命堆算力，千萬不要問一個問題就是“它有沒有用？你需不需要？”，如果各位想問這個問題的時候，你就回家把你的手機、計算機拿出來看看，你需不需要那個處理器，一定是需要的，因為芯片工業(yè)本質(zhì)上是印刷工業(yè)，是不要錢的，只要給它時間。那么玩命堆算力，就是計算機工業(yè)里面最重要的基因和邏輯，任何時候都不要違背這件事情，只要違背這件事情就被歷史淘汰了，因為它不要錢。所以我們只要簡單且持續(xù)的堅持十倍提升。

第二個事情，我們會重投入 L4 這個節(jié)點，但不是以割裂的形式做這件事，而是以統(tǒng)一的開發(fā)范式、統(tǒng)一的傳感器配置、統(tǒng)一的 ODD 區(qū)域去打通 L2 到 L4，我想大家可能已經(jīng)不會在意這個概念了，你現(xiàn)在開的是 L2 的車，三年后買到的車已經(jīng)是準(zhǔn) L4系統(tǒng)了，是高概率會發(fā)生的。

第三個我最想強調(diào)的一點是，無論這個技術(shù)和行業(yè)千變?nèi)f化，這種事情永遠會發(fā)生，其實你能應(yīng)對這件事情的時候，第一步不要應(yīng)激，每幾個月我們就突然說以前都不對，我們?nèi)?，這是不對的。你需要做的事情是把你自己公司的工程能力和組織能力不斷強化，強化再強化，只有一個穩(wěn)定的能承載這個工程的公司組織，才能應(yīng)對一切變化，有新技術(shù)的時候能快速導(dǎo)入它，新技術(shù)導(dǎo)入之后看到一堆爆發(fā)的問題，你能有集團軍的作戰(zhàn)能力把它消滅掉，而且持續(xù)地去打磨那些難的問題，所以一個好的工程能力和一個好的組織能力，是一個公司至關(guān)重要的發(fā)展基座，我稱之為工業(yè)母機，在應(yīng)對整個不確定的世界的時候，這是唯一能確定的，并且應(yīng)該持續(xù)投入的事情。

有人問我現(xiàn)在還抑郁嗎？坦白說，還挺抑郁的，為什么呢？前段時間確實被量產(chǎn)壓得不行，時間很緊，而且新范式不像大家看得這么美好，新范式會有新范式的問題，這么短的時間要解決掉。我們的工程團隊確實非常辛苦，也非常給力，這么短的時間內(nèi)把這么多問題都解決掉了，我覺得雖然我罵了他們很多，平時給他們很大壓力，但是還是很感謝他們，他們是業(yè)內(nèi)很了不起的一幫人。

第二，我們能看到應(yīng)對這么多變化的時候，還有很多事情需要做。今天大家可能試過 HSD 了，覺得還不錯，但是它已經(jīng)達到人類司機的水平了嗎？我覺得顯然沒有。我們公司自己內(nèi)部的論壇里面，大家已經(jīng)不再討論繞行、選路這件事情了，他們在討論后面有一個水坑，你該怎么辦？討論一些很奇奇怪怪的 case，昨天還有人在論壇里發(fā)了一個消息說，前面一個卡車跟你錯車的時候，你是應(yīng)該鳴笛等它還是應(yīng)該繞過去？在討論這種問題。我剛開始看到這種問題是有點惱火的，飯還沒吃飽就開始想別的了，但是想想看這是一個好事情，大家認(rèn)為系統(tǒng)的能力已經(jīng)過關(guān)了，開始以人類的想法重新看待這個系統(tǒng)了，這是我們未來兩到三年應(yīng)該聚焦的。但這些問題極其難，我們知道有希望看到它被解決，但怎么解決，我今天還沒有非常清晰的答案，但這件事情是我應(yīng)該去做的。

但為什么我還比較焦慮呢？坦白說因為做這件事情成本非常高，做一輪試驗可能十個億，還不一定成功，這種事情是很恐怖的，但是必須要做。

第二個問題，就是我對現(xiàn)狀滿意嗎？接下來的計劃是什么？

坦白說很難說滿意還是不滿意，你要說 SOP 的表現(xiàn)是不是達到我的基本預(yù)期，我覺得算是，但是我覺得我們自己做自動駕駛的這幫人本質(zhì)的目的是做一個能替代人類司機的機器，這才是我們所有工作的意義，否則這件事情沒有意義。從這個維度來講，我覺得還有很多很多工作需要去做。

未來的計劃，我們希望在未來兩到三年，讓大家看到 HSD 這套乘用車系統(tǒng)體驗有一個巨大的進步，有一個質(zhì)的飛躍，這是一定會發(fā)生的。第二，我希望在未來幾年我們能把一個 L4 級別的車以同樣的價格在用戶無感的情況下送到你的手上，這是我們期望對行業(yè)能做到的，雖然很難，但是我覺得這是我們所有人辛苦了這 20 年做這一行的意義所在。

謝謝大家！